作者：牛思勉 上周，推送了一篇：“ 收藏！用Python一键批量将任意结构的CSV文件导入MySQL数据库。” 本文是上篇的姊妹篇，只不过是把数据库换成了 Python 自带的SQLite3。使用 SQLite3 的优势还是很明显的，它是一种嵌入式数据库，只是一个.db格式的文件，无需安装、配置和启动，移植性非常好。是轻量级数据的不二之
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2023-10-20 15:40:27
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一、CSV1、csv简介CSV (Comma Separated Values)，即逗号分隔
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2023-12-07 00:07:04
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csv文件：csv，Comma-Separated Values的缩写，以英文逗号,分隔值纯文本形式存储数字和文本文件由任意数目的记录组成每行记录由多个字段组成python内置了csv库列表数据读写方法描述csv.writer(fileobj, dialect='excel', *args, **kwargs)返回一个writer类，该类提供了写入文件的方法，fileobj为文件流对象writer
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2023-09-21 09:44:31
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1.reader(csvfile[, dialect='excel'][, fmtparam])参数表:csvfile 需要是支持迭代(Iterator)的对象，并且每次调用next方法的返回值是字符串(string)，通常的文件(file)对象，或者列表(list)对象都是适用的，如果是文件对象，打开是需要加"b
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2024-07-29 17:29:16
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# Python 自带的数据处理指南
在学习 Python 的过程中，理解其自带的数据处理能力是非常重要的一步。Python 自带了一系列数据结构，可以用来存储、操作和处理数据。在这篇文章中，我们将系统地介绍如何利用 Python 自带的数据结构来实现数据的处理，尤其是列表（list）、字典（dict）、集合（set）和元组（tuple）等常用数据类型。整个过程将分为几个步骤，下面是流程概述。
Python的卓越灵活性和易用性使其成为最受欢迎的编程语言之一，尤其是对于数据处理和机器学习方面来说，其强大的数据处理库和算法库使得python成为入门数据科学的首选语言。在日常使用中，CSV，JSON和XML三种数据格式占据主导地位。下面我将针对三种数据格式来分享其快速处理的方法。CSV数据CSV是存储数据的最常用方法。在Kaggle比赛的大部分数据都是以这种方式存储的。我们可以使用
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2024-04-08 11:47:31
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为了将 SPSS 文件转换成可用的格式，我们首先使用开源项目 PSPP（https://www.gnu.org/software/pspp/）来查看数据，然后用几个简单的 R 命令将 SPSS 数据转换成 .csv 文件（http://bethmcmillan.com/blog/?p=1073），这样 Python 处理起来会比较方便。还有许多优秀的项目，可以用 Python 与 SPSS 文
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2023-07-11 10:29:03
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目录引言字典类型转换按key取值get方法取值修改值新增键值对长度成员运算符删除取出所有元素updatefromkeys()setdefault()元组类型转换基本操作集合类型转换关系运算垃圾回收机制引用计数标记清除分代回收引言 小伙伴们，昨天我们已经讲了一部分的基本数据类型内置方法了，今天让我们继续探索剩下的数据类型的内置方法吧，冲冲冲！！！字典
如何使用Python自带的分类数据集
在Python中，我们可以使用一些自带的分类数据集来进行机器学习和数据分析任务。这些数据集已经被整理好并且可以直接使用，省去了我们自己收集和处理数据的麻烦。在本文中，我将教会你如何使用Python自带的分类数据集。
整体流程如下：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库和数据集 |
| 步骤2 | 查看数据集
原创
2024-01-25 14:39:56
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# Python自带的数据集
在数据科学和机器学习领域，数据集的选择常常是决定模型效果的关键因素。幸运的是，Python的多个数据科学库中自带了一些非常方便的数据集，可以用作各种实验。本文将介绍如何使用这些数据集，并通过代码示例帮助你快速上手。
## 1. 常用数据集
Python中较常用的数据科学库如`sklearn`、`seaborn`和`statsmodels`等都自带了一些经典的数据
原创
2024-10-27 03:48:24
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# 使用 Seaborn 数据集进行数据可视化
Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 可视化库，它为我们提供了更简洁的 API，用于制作精美的统计图表。Seaborn 自带了一些常用的数据集，非常适合用来演示数据可视化的基本技巧和方法。本文将介绍如何使用 Seaborn 自带的数据集进行数据可视化，包含一些代码示例及状态图和关系图。
## 什么是 Seaborn？
文章目录序列列表列表的创建列表的基本特性连接操作符和重复操作符成员操作符（in和not in）索引切片for循环列表的常用方法增加修改（通过索引和切片重新赋值）查看删除其他操作元组（和列表相比，不能增删改元素）元组的创建元组的特性常用方法命名元组namedtupleis和==的区别练习-云主机管理系统 列表和数组的区别： 数组只能存放同一种数据类型 而列表能存放不同数据类型元组和列表的区别： 元
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2024-07-16 14:41:15
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# Python库自带的数据集
在数据科学和机器学习领域，数据集是进行研究和实验的重要基础。为了帮助开发者更高效地上手以及进行快速原型开发，许多Python库自带了一些经典的数据集。本文将介绍如何利用Python库加载并使用这些数据集，展示一些基本的数据处理方式，并以可视化的形式展示结果，进一步帮助大家理解数据分析的过程。
## 常用的Python库与数据集
Python中有多个库提供自带的
原创
2024-08-04 05:03:08
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Python中对CSV数据预处理的步骤CSV（Comma Separated Values）是一种常用的数据格式，它是以逗号作为分隔符的纯文本文件，通常用于存储大量的数据。在数据分析和机器学习领域，CSV数据预处理是一个必不可少的步骤。在本篇博客中，我们将介绍Python中对CSV数据预处理的所有步骤。步骤1：导入CSV文件在Python中，我们可以使用pandas库来导入CSV文件。首先，我们需
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2023-07-10 21:32:44
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python代码中将数据写入CSV表格有两种办法：pandas和CSV。下面我将介绍什么时候适合使用pandas，什么时候适合使用CSV库。主要区别是一个按行存储方便，一个按列存取方便。1.按列存数据（使用pandas）假设第一列为[1,1,1,1],第二列为[2,2,2,2]，第三列的值为[3,3,3]，列名（表头名字）为column1,column2,column3。代码如下：import p
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2023-07-03 22:05:10
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Part1引言CSV（逗号分隔值文件格式，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号）是一种通用的、相对简单的文件格式，被用户、商业和科学广泛应用。CSV最广泛的应用是在程序（软件）之间转移表格数据。假设有以下场景，张三从Oracle数据库中导出一张数据表格发送给王五，王五使用Stata软件对该表格数据进行计量分析。从数据库中导出的数据可以保存为txt、csv、xls、json等常见的文件格
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2023-08-05 17:09:58
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目录1、分析CSV文件（reader()函数、next()函数）2、打印文件头及其位置3、提取并读取、显示数据4、在图表中添加日期（datetime模块）csv模块包含在Python标准库中，可用于分析CSV文件中的数据行。1、分析CSV文件（reader()函数、next()函数）#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
import csv #
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2023-11-10 09:41:16
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Python数据分析系列第一章 csv文件处理进阶 目录Python数据分析系列一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.数据获取和处理3.1 获取表头/文件头3.2 获取行/列数据3.2.1 获取某一/多行数据3.2.2 获取某一/多列数据3.3 查找数据3.4 修改数据3.5 删除数据3.5.1 删除数据所在行3.5.2 删除数据所在列总结 一、pandas是什么？pand
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2023-07-10 21:28:00
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约定：import numpy as npimport pandas as pd123一、CSV数据的导入和保存csv数据一般格式为逗号分隔，可在excel中打开展示。示例 data1.csv：A,B,C,D1,2,3,a4,5,6,b7,8,9,c12345代码示例：# 当列索引存在时x = pd.read_csv("data1.csv")print x'''A B C D0 1 2 3 a1
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2023-07-07 22:31:21
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从python2转到python3，操作csv文件时，绝对是个坑，下面在例子中讲解。 假设我有一个csv文件test.csv，内容为： 1、python3读取该文件的代码为：import csv
with open('D:/Users/lizj9/test.csv', 'r') as f:
read = csv.reader(f)
for now in read:
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2023-06-21 15:50:32
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